记录一次 Nano Banana 提示词优化过程

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原稿，手工制作，耗时耗力 prompt:内容不变，对海报进行美化。 提取文字信息 蓝令咨询 LEARNING 数字化AI转型以及AI在制造业的深度应用场景 2025年12月18-19日【广州】欢迎私信询价 全球制造业的深刻变革和数字化转型的趋势。近年来，随着科技的飞速发展和互联网的普及，传统制造业正面临着一场前所未有的转型升级。智能制造作为数字化转型的重要组成部分，正逐渐成为制造业发展的新趋势。 课程收益 1.提升生产效率与竞争力 2.增强产品质量与一致性 3.实现生产灵活性与快速响应 4.降低生产成本与能源消耗 5.提升员工工作环境与安全性 课程特色 1.多学科交叉融合 2.强调实践应...

Meta宣布彻底解决RAG最大痛点：速度提升30倍，上下文窗口暴增16倍，成本直接腰斩！

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来源：[大模型技术洞察] 大家有没有这种感觉： 明明只想让大模型看10段资料，它偏偏要硬塞100段，消耗的token数像火箭一样增长，速度还慢得像乌龟？ 恭喜你，这个行业通病， Meta今天直接给治好了 **** 。 他们刚开源了一个叫 **REFRAG **的新 RAG 方案，简单粗暴地说： 把无关的上下文压缩到几乎不占地方，只给模型看真正有用的那部分 **** 。 实测结果直接看傻人： 首token延迟快30.85倍 **** 有效上下文窗口扩大16倍 **** 处理的token量减少2-4倍 **** 在16个主流RAG评测上全面吊打原版LLaMA **** 这不是小修小补...

“80分危机”：大模型如何重塑开发角色与工作流

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作为一名长期关注人工智能发展的研究者和教育者，我一直在观察大语言模型（LLM）如何重塑我们的工作流，尤其是在软件开发领域。近来，一个非常有趣的现象值得我们深入探讨：大模型能轻易地将一个项目从0分做到80分，但从80分提升到95分以上的专业水准，却异常艰难。 大模型的“80分天花板” 作为一名长期关注AI发展的研究者，我发现大模型在开发中表现出明显的“快速上手，精进乏力”特征。这种效率提升是革命性的，但瓶颈也随之而来。 从0到80分 ：大模型是极佳的“启动器”。它们能快速生成基础代码框架、搭建网站原型、编写业务逻辑初稿。 从80到95分 ：当团队试图将这个“80分”的雏形产品化时，会发现困难重...

通用的开场白提示词（提示词优化器）

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有个问题非常普遍——用户往往只给出一个模糊的目标，而AIGC（如我）缺少必要的上下文，导致输出“隔靴搔痒”，无法精准满足需求。 我们需要的是一个“元提示词”（Meta-prompt），或者说一个“提示词优化器”模板。它的作用是，先把这个模板发给AIGC，AIGC就会进入一个“提示词优化”模式。 然后，再发送“一句话任务”，AIGC就会自动将其扩展为一个包含你提到的‘角色，背景，任务，要求，范例’等关键要素的、结构化的高质量提示词。 下面是一个量身定制的、符合您范例风格的“通用开场白提示词”。 🚀 通用的开场白提示词（提示词优化器） 您可以直接复制以下框内的全部内容，作为一次新...

7 秒火柴实验揭露人形机器人致命短板：触觉缺失如何让百亿研发变 “空中楼阁”

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一、开篇：震撼实验引出核心问题 在近期的一场内部技术演示中，一个看似简单的 “7秒实验” 让在场的投资人和工程师陷入了沉默。 实验目标很简单：让一台造价数百万、装备了最先进视觉系统的人形机器人划燃一根火柴。我们看到了令人无比纠结的一幕：机械臂以毫米级的精度完美定位到了火柴盒侧面的磷面，火柴头准确无误地接触到了砂纸。然而，就在那一瞬间，动作戛然而止——或者更糟，机械臂用力过猛直接折断了火柴。 对比人类，我们划火柴时几乎是不假思索的：手指微颤以感知摩擦力，根据砂纸的粗糙程度在毫秒间自适应调整力度，整个过程如行云流水。 这引出了一个巨大的矛盾：为什么我们的机器人视觉识别精度已经能达到毫米级，甚至像...

ChatGPT Atlas：重新定义 AI 时代的浏览器体验

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2025年，OpenAI 推出的 ChatGPT Atlas 浏览器 引发广泛关注。这款基于 Chromium 开源项目的 AI 原生浏览器，将强大的 AI 功能与传统浏览器深度融合 ，带来前所未有的智能上网体验。 核心功能解析 AI 原生交互设计 地址栏与 ChatGPT 对话框合二为一 ，用户既可以输入网址访问网页，也能直接进行 AI 搜索或提问。 支持调用 ChatGPT 的所有功能，如深度研究、画图、代码生成等，极大提升信息检索和处理效率。 智能搜索与总结 AI 搜索优先返回简洁明了的答案，用户无需在海量搜索结果中筛选。 点击 “地球” 图标可切换至传统搜索引擎结果，界面更简洁...

对AI说“请”，是多此一举还是未雨绸缪？

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你是否曾在与 ChatGPT、Gemini 或其他AI助手互动时，下意识地输入了“请”、“谢谢你”或“麻烦了”？ 当敲下这些词语时，你或许会停顿一下，甚至感到一丝荒谬。对方只是一个由代码和数据组成的程序，它没有情感，也无法体会到你的善意。那么，我们为什么要对一个没有生命的工具保持礼貌？ 这个问题看似微不足道，却巧妙地揭示了我们与人工智能这种新兴技术之间复杂而矛盾的关系。关于是否需要对AI礼貌，人们主要分为两个阵营：坚定的“工具论”者和谨慎的“未来论”者。 观点一：AI只是工具，礼貌纯属多余 “工具论”者的逻辑非常直接：AI是一个为了特定目的被创造出来的工具，就像你手中的锤子或电脑里的计算器。 ...

Tim:努力在 AI 时代价值有限，创意领域仍需人类主导

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一、努力价值的颠覆性挑战 AI 的进化速度远超人类 "十年的专业积累在 AI 面前可能毫无价值"，其模型迭代速度呈指数级增长，能快速掌握人类需长期学习的技能，甚至超越人类解决方案。 例：AI 可瞬间分析全球医学文献 / 科研数据，而人类医生需数十年积累经验。 传统 "努力 = 回报" 逻辑失效 AI 时代打破了 "努力就有回报" 的定律，尤其在标准化领域，人类努力与 AI 效率差距悬殊，类似 "手洗 vs 洗衣机" 的认知差异。 二、AI 与人类的协作关系 工具属性与局限性 AI 是提效工...

令人惊叹的Prompt新思路：用MBTI赋予AI灵魂

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令人惊叹的Prompt新思路：用MBTI赋予AI灵魂 昨天我发现了一个既有趣又极其有效的Prompt（提示词）技术。它颠覆了以往复杂的Prompt工程，你不再需要那些繁琐的指令或思维链，只需要简单地赋予大型语言模型（LLM）一个 MBTI人格 ，就能让其输出质量大幅提升。 这听起来很不可思议，但却是事实。这一技巧源自一篇学术论文： 这篇研究名为《心理学增强AI智能体》（Psychology-Enhanced AI Agents），其核心思想用大白话来说就是：为了让大模型更好地完成特定任务，我们或许可以放弃那些动辄数百上千字的复杂提示词、思维链（CoT）或精巧的指令设计。 我们仅仅需要为AI指...

从西贝事件看AI与决策的鸿沟：为何我们还没习惯“先问AI”？

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最近，餐饮品牌西贝的公关事件在网络上引起了轩然大波。面对汹涌的舆论，其处理方式显得捉襟见肘，导致品牌形象严重受损。一个有趣的现象是，当事件发酵后，网络上涌现出大量用AI分析此次危机并提供应对策略的内容。这些AI生成的方案，从道歉时机、口吻到后续补救措施，往往都显得比官方的实际操作更为“懂”公关，也更合乎逻辑。 这不禁让人产生一个既荒诞又现实的思考：如果西贝的CEO在做出回应前，哪怕只是花一分钟向任何一个主流AI模型提问：“公司因XX事件遭遇公关危机，我该如何应对？” 他得到的建议，可能都足以避免这场一边倒的舆论灾难。 然而，这并没有发生。这起事件，与其说是一个企业的公关失败案例，不如说它更像一...

高效学习的通用策略：从记忆到应用的系统性指南

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1. 诊断先行：你为什么“学不好”？ 在学习中，我们最常犯的错误，就是用“我数学不行”、“我没语言天赋”或“我就是学不会”这类模糊的标签来定义自己的困境。这种思维方式毫无帮助，如同医生不问症状就开药。真正高效的学习，始于精准的自我诊断——将学习动作精确对应到具体的问题上。 布鲁姆目标教学法（Bloom's Taxonomy） 正是这样一套精准的诊断与学习框架。它将认知过程从低到高分为不同层次。对任何领域的学习者而言，掌握前三个核心层次—— 记忆、理解、应用 ——是打好坚实基础、实现能力跃迁的关键。 下面，我们将结合这三个层次与相应的高效学习方法，为你提供一套适用于任何学科的、清晰可操作的学习方...

【令爷】董宇辉教学方法总结：布鲁姆目标教学法

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1. 布鲁姆目标教学法简介 布鲁姆目标教学法 （Bloom's Taxonomy）是一种系统化的教学方法，由教育家 Benjamin Bloom 于上世纪五六十年代提出。 核心思想：将教学动作精准对应到学生的具体问题上，避免使用“英语差”等模糊描述，就像医生需要具体症状才能诊断一样。 该方法后被其他教育家改进，但其核心框架至今广泛应用于教育设计，尤其适用于可观测、可总结的教学场景。 2. 布鲁姆目标教学法的三个核心层次 布鲁姆最初提出了多个层次，但对家长而言，前三层最为实用和关键。 2.1. 第一层：记忆（Knowledge/Remember） 定义 ：掌握基础事实信息，即“记住了”的知...

机器学习算法核心教程与Python实践

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算法选择快速参考 在深入了解每个算法的细节之前，您可以根据您的任务类型和应用场景，使用下表进行快速参考： 任务类型 算法 典型应用场景 分类 (Classification) 逻辑回归 (Logistic Regression) 二分类问题、广告点击率预测、信用评分 K-近邻 (KNN) 图像识别、推荐系统（基于用户的相似性） 支持向量机 (SVM) 高维数据分类、文本分类、人脸识别 决策树 (Decision Tree) 规则清晰的分类问题、客户流失预测 随机森林 (Random Forest) 高精度分类、特征重要性评估、疾病预测 梯度提升系列 ...

超越“聊天框”：从Claude Code看AI的下一个蓝海——经验固化

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最近，AI编程领域风起云涌，而Claude Code（CC）的惊艳表现，让许多开发者和AI观察者都为之瞩目。它似乎不仅仅是“又一个”代码助手，其强大的能力背后，预示着AI应用发展的一个重要新方向。这其中的关键，并不仅仅是模型能力的提升，而是一种更深层次的变革： 将顶级的专家经验进行固化 。 AI编程的进化：从“工具”到“智能工作流” 回顾AI编程工具的演进，我们可以清晰地看到一条从“被动辅助”到“主动引导”的路径： 第一阶段：聊天框 + IDE。 这是最初的形态，AI作为一个被动的知识库，开发者在遇到问题时向它提问，然后将代码片段手动复制粘贴到自己的项目中。此时，AI是“字典”，人是“主厨”...

提示词工程框架：从Google示例库总结的最佳实践

作者
Google生成式 AI 提示示例 https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/prompt-gallery?hl=zh-cn 基于对Google Cloud Vertex AI提示词库的全面分析，我们为您提炼并汇总了一个结构化的提示词工程框架。该框架旨在帮助您构建清晰、高效且能充分发挥大型语言模型能力的提示，无论是进行简单的分类任务，还是复杂的创意生成，都可以套用此框架进行扩展。 核心理念：从“对话”到“指令” 撰写提示词的核心，是将模糊的对话式请求，转变为清晰、结构化的计算机指令。模型本身没有主观意图，它的所有输出都源于您提...